DeepSeek ha vuelto a captar la atención del sector tecnológico con el lanzamiento de V4-Flash, su nuevo modelo de IA. Este modelo se destaca por ser la opción más económica del mercado para completar tareas, según análisis de Artificial Analysis, ofreciendo costes significativamente inferiores a los de sus competidores. Además de su atractivo precio, V4-Flash presenta capacidades técnicas notables, aunque no supera a los modelos más avanzados.
DeepSeek ha irrumpido nuevamente en la industria tecnológica con su reciente modelo de inteligencia artificial, destacando esta vez no por su novedad, sino por su precio. Según informes de Artificial Analysis, la versión más reciente de su modelo insignia, V4-Flash, se posiciona como la alternativa más rentable entre los modelos de IA relevantes disponibles en el mercado para la ejecución de tareas. Este modelo no solo sobresale en términos de costes, sino que también demuestra un rendimiento considerable en los benchmarks.
El coste de utilización de los modelos de IA es una preocupación creciente para empresas y desarrolladores. En el caso de DeepSeek, los datos de Artificial Analysis indican que completar todas sus pruebas (el denominado Intelligence Index) tiene un coste de apenas tres céntimos de dólar con V4-Flash. Para contextualizar, la misma prueba asciende a unos 86 céntimos con Kimi K3 de Moonshot, 1,86 dólares con GPT-5.6 Sol de OpenAI y 3,15 dólares con Claude Fable 5 de Anthropic. Esto implica que el modelo de DeepSeek resultaría aproximadamente 100 veces más económico de emplear que el más potente de Anthropic.
DeepSeek establece tarifas de 0,14 dólares por cada millón de tokens de entrada y 0,28 dólares por cada millón de tokens de salida, cifras considerablemente inferiores a las de sus rivales. V4-Flash es la variante “ligera” de la nueva serie de modelos de la compañía, diseñada para tareas cotidianas de alto volumen, mientras que su versión superior, V4-Pro, está orientada a procesos de razonamiento más complejos, aunque aún no tiene una fecha de lanzamiento oficial. En cuanto a sus especificaciones técnicas, el modelo posee una ventana de contexto de un millón de tokens y un total de 284.000 millones de parámetros, de los cuales solo 13.000 millones se activan durante la inferencia, un sistema que sugiere las razones de su bajo coste de uso.
A pesar de su economía, en lo que respecta a sus capacidades técnicas, V4-Flash cumple con las expectativas, pero lógicamente no supera a los modelos más avanzados del momento. En la evaluación de inteligencia de Artificial Analysis, V4-Flash obtiene 50 puntos sobre 100, un resultado idéntico al de Gemini 3.6 Flash de Google, y ligeramente inferior al de Muse Spark 1.1 de Meta y GLM-5.2 de Z.ai, ambos con 51 puntos. Los modelos de mayor potencia en el mercado, como Claude Opus 5, Claude Fable 5 o GPT-5.6, superan estas cifras en alrededor de nueve puntos. Adicionalmente, según el test AA-Omniscience de la firma de análisis, V4-Flash acierta solo el 37% de las veces en preguntas de conocimiento, con una tasa de alucinación del 84%, lo que podría derivar en errores significativos si el modelo se utiliza para tareas críticas sin supervisión humana.
Esta estrategia podría tener una motivación adicional. Según Reuters, DeepSeek se está preparando para una posible salida a bolsa, y este movimiento buscaría recuperar protagonismo apostando por la especialidad de la startup de IA: ofrecer alternativas de inteligencia artificial ultraeconómicas. La compañía ya generó un impacto considerable en el mercado tecnológico a principios de 2025 con su modelo R1, y ahora vuelve a ejercer presión sobre los precios del sector en medio de la competencia entre laboratorios chinos y estadounidenses. De hecho, a pesar de que OpenAI ha reducido hasta un 80% el precio de GPT-5.6, el nuevo modelo de DeepSeek sigue siendo aproximadamente un 60% más económico para tareas equivalentes.
Si bien el bajo coste de uso del modelo representa un gran alivio ante el incremento de precios de los tokens, el precio no lo es todo. Tal como señalan desde Forbes, para una empresa que depende de un modelo de IA, los retrasos, errores, la necesidad de supervisión del modelo o la pérdida de confianza también conllevan un coste. Por ello, antes de optar por el modelo más económico, una organización o un desarrollador debería evaluar si realmente le compensa en función de las capacidades técnicas del modelo. En última instancia, la clave reside en el equilibrio entre coste y rendimiento, y la disponibilidad de numerosas pruebas como las de Artificial Analysis facilita el acceso a esta información detallada sobre los modelos. Además, apenas un día después de este lanzamiento, Alibaba presentó Qwen3.8-Max, otro gigante que busca competir en el mismo segmento.
